药物发现

REINVENT 是一个 Python 分子设计工具包，利用生成模型、强化学习和迁移学习，按需生成和优化小分子。

分子生成 · 药物发现

TANKBind 是一种研究模型，用于预测蛋白质–配体结合结构和亲和力；其代码仓库提供用于预测、数据集准备、自对接评估和虚拟筛选的笔记本。

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EquiBind 是一种 SE(3)-等变模型，可直接根据蛋白质–配体结构预测受体结合位置和配体姿势，并提供推理与训练工作流。

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DiffDock 使用基于扩散的模型预测蛋白质–小分子结合构象，支持单个复合物和批量推理、基于序列的蛋白质输入，以及构象置信度评分。

药物发现

DeepChem 是一个开源 Python 工具链，面向药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的科学深度学习，提供依赖特定后端的功能和循序渐进的教程。

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